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Seaborn统计可视化库

seaborn
sickn33/antigravity-awesome-skills
171
Seaborn是一个高级的Python可视化库，专注于生成高质量的统计图表。它允许用户直接使用Pandas DataFrame进行数据导向的绘图，轻松实现多元分析、各种分布图、关系图等复杂统计图，无需编写复杂的底层代码，是数据分析领域的强大工具。
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Python统计建模与计量分析

statsmodels
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
Statsmodels是Python生态系统中用于进行严谨统计建模的顶级库。它提供了全面的工具，支持各类统计方法的估计、推断和诊断。适用范围广，涵盖线性回归（OLS, WLS）、广义线性模型（逻辑回归、泊松回归）以及复杂的时序分析（ARIMA），是进行计量经济学分析和生成专业统计结果的利器。
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Python符号数学计算库

sympy
sickn33/antigravity-awesome-skills
222
SymPy是一个强大的Python符号数学库。它能够使用数学符号进行精确计算，而非简单的数值近似。该库的功能涵盖了从微积分、代数运算到线性代数、方程组求解、物理力学等多个高级数学领域。支持代码生成（如C/Fortran），是进行科学研究和复杂数学建模的理想工具。
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检查AGNTCY集成状态

agntcy-status
ruvnet/ruflo
70
此技能用于报告AGNTCY生态系统的整体集成和配置状态。它包括检查包的可用性、确定活动的通信传输层（本地或SLIM），检查CASA强制执行状态，并报告IOC协调和身份可观测性等关键功能。适用于系统故障排除和配置确认。
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基因变异注释与HGVS规范化

annotating-variants
maziyarpanahi/openmed
500
该技能用于将原始基因组变异标识符（如VCF、HGVS、rsID）转化为富含注释、可预测后果的记录。它集成了Ensembl VEP和gnomAD等开源工具，用于预测变异后果、映射基因组坐标并附加人群等位基因频率。同时，它能将分子发现与OpenMed提取的临床和表型上下文关联，构建完整的科研报告。
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汇编FHIR交易资源包

assembling-fhir-bundles
maziyarpanahi/openmed
443
该功能用于将多个独立的FHIR资源（如Condition、Observation等）封装成一个有效的R4交易资源包（Bundle）。它能自动处理资源间的内部引用重写，并为每个资源添加POST请求块，确保数据可以作为一个整体提交到FHIR服务器，实现高质量的数据互操作性。
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代码库健康度审计

audit-codebase
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
368
本工具能够对代码库进行全方位的健康度审计，从安全漏洞扫描、硬编码密钥检测、依赖风险评估到代码结构分析等多个维度进行评分。它帮助开发人员识别出代码库的薄弱环节，并生成一份优先级的优化改进计划。
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去标识化数据泄露审计

auditing-deid-leakage
maziyarpanahi/openmed
180
用于对已去标识化的临床文本进行对抗性二次扫描，检测残留的个人健康信息（PHI）或身份标识符。它结合了结构化正则检测（如SSN、电话、日期）和模型二次检测，计算泄露严重性。一旦发现任何泄露，系统将立即阻止数据发布，确保数据脱敏达到最高合规标准。
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21 CFR Part 11合规审计追踪

auditing-part11-trails
maziyarpanahi/openmed
192
本技能专为受监管环境（如GxP/临床试验）设计，用于生成和验证符合21 CFR Part 11标准的审计追踪。它确保每一次数据处理步骤都能留下可归属、有时间戳且防篡改的记录，提供电子签名和强大的数据完整性保障（ALCOA+）。是进行临床试验和监管数据治理的关键工具。
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模型亚组公平性审计

auditing-subgroup-fairness
maziyarpanahi/openmed
293
该技能用于审计OpenMed的NER或去标识化模型，以检测不同人口子群组（如性别、年龄、种族）之间的性能差异。它计算了每个子群组的召回率和泄露率差异，帮助用户在部署前发现“欠保护”现象，确保AI系统的公平性和可治理性。
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临床AI模型卡片生成

authoring-model-cards
maziyarpanahi/openmed
112
用于为OpenMed临床NER或去识别化模型生成结构化的模型卡片。该功能能够整合复杂的评估结果（如性能指标、数据泄露率、子群公平性等），自动生成包含预期用途、局限性、详细指标和医疗设备免责声明的治理文档，确保临床AI的文档化和合规性。
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自主代码质量提升系统

autoresearch
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
385
该工具提供了一个自主的代码改进循环系统。它首先扫描代码库的各项质量指标（如使用`as any`的频率），然后作为智能代理，自动提出、执行和衡量代码修改。它能持续迭代优化代码，直到性能或质量指标达到预设目标，是进行大规模代码重构和提升代码质量的强大辅助。
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